Page 44 - 农业技术推广发展与创新研究

Research on the Development and Innovation of Agricultural Technology Extension
农业技术推广发展与创新研究

性等更高的要求。由于缺乏标准和规范，物联网在该领域的标准化应用受到限制。
再次，在信息处理与决策方面，模拟模型与实际生产差别较大。目前，在大田智
慧种植中，农业知识模型、农业模式识别、农业知识表示、农业病虫害诊断机器
学习等方面都取得了显著进展。但部分模型、算法还不足以全面反映客观现实，

指导农业精细生产时还有局限。农业大数据技术目前面临的挑战是如何使大数据
转化为便于农民接受和使用的智能数据，为精细农业和智慧农业的研究与实践提
供知识支撑。最后，在智能农业装备应用方面，还需要进一步解决好农机 / 农艺
相结合问题。农业的作业对象是土壤、动植物等有系统组织结构和生物活性的客

体，智能农业装备只有与农业科学和生物与生命科学技术相互交叉、渗透、融合，
才能满足现代农业生产工艺技术要求，农机与农艺的契合性仍需进一步挖掘。
2. 关键技术
“感、移、云、大、智”是大田作物智慧种植业技术体系的关键环节，因此

重点围绕这五个环节开展了智慧种植业关键技术的分析、遴选，最终确定了 5 个
一级技术以及相应的 18 个二级技术。5 个一级技术是环境与生物信息感知技术、
信息移动互联与农业物联网技术、云计算与云服务技术、大数据分析与决策技术，
以及智能农机装备与农业机器人技术。

（1）环境与生物信息感知技术
该一级技术包含 4 项二级技术：土壤肥力信息感知技术、作物生长信息感知
技术、作物表型信息感知技术和作物病虫害信息感知技术。土壤是农业的基础，
现有的现场快速检测设备在检测灵敏度、精密度和准确度方面无法满足对土壤多

参数原位快速检测的需求，而且核心部件主要依赖进口。因此，急需研发和推广
具有自主知识产权的土壤多参数快速检测核心硬件和集成技术。大田作物生长发
育实时监测技术可以监测和预测作物各方面的生长状况指标，对于作物的田间智
慧管理、产量预测、品质检测和采收等具有切实的指导意义。作物表型组学的测

量目标多为常见的粮食和经济作物，如小麦、玉米、高粱、大麦和豆类等，通过
表型测量技术对作物形态学参数和生理学参数的自动化高通量测量，为作物的智
慧育种以及智慧管理提供关键信息。作物病虫害是农业生产过程中影响粮食产量
和质量的重要生物灾害，对病虫害进行早期预警和防控对减少农业化学药剂的使

用量和残留量，促进生态环境和农产品安全，以及对于中国粮食贸易策略制定和
社会经济发展均具有重要战略意义。

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